基于PSO-RWE的自适应小波阈值函数滚动轴承振动信号去噪方法

针对现有小波去噪方法存在阈值函数中未知参数选取依赖经验,导致去噪不充分或去噪后信号失真的问题。提出了一种基于相对小波熵(RWE)的粒子群优化(PSO)算法,用于小波阈值函数中未知参数的自适应寻优,达到滚动轴承振动信号自适应降噪目的。改进了一种含两未知参数的小波阈值函数;以相对小波熵为优化算法的适应度函数对未知参数进行自适应寻优,得到最优小波阈值函数;通过对模拟仿真信号和试验采集的滚动轴承振动信号进行分析。结果表明:优化后的小波去噪方法能够更好地将噪声从染噪信号中滤除,去噪后信号波形的平滑度更好,信噪比相较硬阈值去噪提高294%,而且保留了原始信号更多的细节特征,具有更好的去噪性能和应用实用价值。     

含噪振动信号中早期碰摩的故障检测研究

 研究了在有噪环境下发动机转子系统早期碰摩故障的检测问题。利用最优参数搜索法改进了独立分量分析( ICA) 算法, 用于求解转子系统振动信号与噪声的盲分离问题。在此基础上, 对分离后的振动信号利用小波包分解进行早期碰摩信号的检测。结果显示最优搜索的ICA 算法运行效率高, 信号分离纯度好, 对振动信号有高效的降噪作用, 并利用小波包分解准确地检测出振动信号中的碰摩信息, 其效果优于小波分解法。信噪分离与小波包分解相结合有望用于工程实践中的早期碰摩故障检测和诊断。     

用于提高辨识效果的颤振试验数据小波去噪

准确估计模态参数在飞机颤振边界的预测中具有重要意义。为了提高频域辨识算法的辨识效果,提出了一种用于颤振飞行试验数据处理的小波去噪方法。该方法引入梯度倒数加权滤波器对数据进行预处理,处理后的数据运用冗余小波进行小波分解,然后对输入信号在不同尺度下分别进行阈值降噪,对输出信号则采用了一种改进的小波空域相关滤波法去噪。最后通过仿真计算和实际数据证明该方法有效。     

小波域的自适应波束形成算法

在分析传统自适应波束形成的基础上,首次提出了一种小波域的自适应波束形成算法。与通常的自适应波束形成算法相比,该算法利用小波变换对小波空间进行了分解,信号经小波变换自相关性会下降,收敛速度提高,同时在此分解过程中,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明了该算法收敛速度较快,且计算量增加较少,易于实时实现,而且具有较好性能。同时仿真实验表明该算法收敛速度与小波基和尺度的选择有关,尺度越大收敛速度越快;对于同一小波基系列,小波基的正则性越好收敛速度越快。     

一种平稳小波方向能量阈值滤波的SAR图像去噪方法

由于 SAR图像相干斑噪声是非高斯分布的,无法直接采用光学成像系统的去噪技术处理,因此,目前还没有真正的理想算法广泛适用于 SAR图像去噪。在分析目前流行的空频域去噪方法优缺点的基础上,提出了 1种小波域 SAR图像去噪方法。为了克服离散小波变换缺乏平移不变性及方向选择性受限的缺点,该方法利用平稳小波将图像分解为低频逼近信号和高频细节信号;对于噪声信息较少的逼近信号,利用增强 Lee滤波去噪;对细节信号,根据相干斑噪声在小波域的方向能量特性进行自适应的阈值滤波;最后重建去噪后的 SAR图像。实验表明,该方法去噪能力强,同时边缘保持较好。     

小波分析在飞机复合材料结构智能敲击检测中的应用研究

介绍了一种民用飞机复合材料智能敲击检测系统的设计原理。在MATLAB环境下对敲击信号进行小波分解和去噪,通过对比选取不同的小波函数和阈值时得到的去噪结果,选取最优的小波函数和阈值进行分解和去噪,获得了较好的信号波形,验证了智能敲击检测系统对分层和裂纹两类复合材料主要损伤的辨识能力,同时提高了智能敲击检测系统的精度。     

信号去噪的小波互除方法

小波变换具有良好的时频局部化性质 ,特别适合于分析和处理突变信号。本文在Mallat模极大值去噪方法的基础上 ,提出一种新的小波变换去噪方法———互除法。该方法在小波系数的影响域内计算和估计信号的真实系数 ,从而进行信号重构 ,避免了复杂的交替投影算法。与以前的一些方法比较 ,互除法在平均误差和可视化方面有很好的效果。     

适用于爆炸物CT检测重建图像去噪新算法

场旅客行李爆炸物CT检测成像过程中不可避免地受到噪声影响,对重建图像的去噪处理是爆炸物CT检测技术中的一个重要环节。针对机场旅客行李隐藏爆炸物快速检测、重建图像质量要求和引入的噪声特点,提出了一种有效的图像去噪算法将小波包分析与快速中值滤波相结合,并且对小波包系数运用一种新的阈值去噪方法。实验结果表明,该算法能更有效地去除重建图像的噪声并保持图像的边缘细节。     

基于中值滤波和小波变换的混合滤波方法在推进剂监测中的应用

目前,监测传感器传出信号中混有很多噪声,为提高信号可信度,需要一种有效的信号处理方法。文章基于Matlab仿真环境,完成了信号仿真和滤波算法的设计,重点对单传感器仿真信号的去噪和多传感器信息融合进行了研究,提出了基于中值滤波和小波阈值滤波的混合滤波方案和基于Kalman滤波的信号融合方案。研究工作有:基于高斯白噪声和脉冲噪声的数学特性,合理假设出5种基本信号形式;依据实际数据,完成单传感器和多传感器信号仿真,确定信噪比和均方根误差作为去噪评定指标;综合分析现有的滤波算法的滤波特性,利用不同长度滑动窗口的中值滤波处理实验信号,选取合适长度的滑动窗口。设置对比实验确定小波阈值滤波中的小波基函数选取、阈值计算和分解尺度等参数;融合中值滤波和小波阈值滤波优势,设计混合滤波方案,去除单传感器仿真信号中的噪声;研究信息融合理论在泄漏监测系统中的应用,设置不同融合方式下的对比实验,确立最佳融合方式下的Kalman滤波方案,实现多传感器信息融合。     

基于四阶累积量和小波降噪的干扰抑制算法

针对盲信号分离算法在低信噪比下分离效果较差的情况,提出了一种基于四阶累积量和小波降噪的含噪盲分离算法,并将该算法用于卫星通信干扰抑制。首先,利用基于四阶累积量的盲分离算法进行信扰盲分离;然后对分离出的已被噪声污染的通信信号进行小波降噪处理。最后,对提出的算法在单音干扰下进行了性能仿真。仿真结果表明,该算法不仅使抗噪性能提高了3dB左右,而且在低信噪比下对强单音干扰具有较好的抑制效果。     

基于WPD-KVI-Hilbert变换相结合的滚动轴承早期故障特征精准识别

为了能够有效地从轴承早期故障激励的高频振动信号中提取出故障特征信息,基于最优小波包基选取方法和峭度值最大筛选原则,提出了一种改进的小波包分解（WPD）、峭度值指标（KVI）与Hilbert变换相结合的滚动轴承早期故障特征识别方法。计算选取最优小波包基,确定分解层数;采用WPD方法对轴承故障振动信号进行分解,获得若干个Node分量;基于峭度值指标最大原则筛选出有效的Node分量进行信号重构;对重构信号进行包络解调分析,提取出故障特征频率对轴承故障进行诊断。采用建立的方法对凯斯西储大学滚珠轴承外圈、内圈故障实验数据和自行开展的滚棒轴承外圈、滚动体故障实验数据进行了分析与诊断。研究结果表明：该方法能够有效提高故障信号高频分辨率、保留周期性冲击成分,并能准确有效提取出滚珠和滚棒轴承故障特征频率的1~7倍频及其与轴转频调制的系列边频带频率,实现对滚动轴承故障特征的精准识别与故障诊断。     

小波消噪在测试信号处理中的应用

结合某测试信号,介绍了阈值消噪的三种方法：强制阈值、默认阈值和给定阈值。通过分析不同阈值消噪后信号波形,计算消噪信号的信噪比、均方根误差和相关系数,对几种方法的准确度进行了对比。结果表明,通过合理选择小波分解的尺度,对小波系数进行阈值重构,能有效地去除信号中含有的噪声,而选用不同规则下的阈值函数或者同一阈值函数对小波系数的处理方式不同,消噪的效果会有很大差异,而阈值函数的选取,更应充分考虑信号的实际特征。     

小波去噪法在复合材料变形测量中的应用研究

为了提高数字散斑相关方法（DSCM）在复合材料变形测量中的精度,将数字散斑技术与小波去噪技术相结合,采用阈值去噪法对小波系数进行阈值量化处理,并进行复合材料的拉伸试验,同时使用DSCM及引伸计进行测量,再使用该小波去噪法对DSCM测量的结果进行去噪,并与引伸计所测结果相比较。结果表明：去噪后的DSCM的测量结果与引伸计测量的结果吻合得更好,精度更高,说明该小波去噪法能够较好地去除数字散斑相关测量和计算中的噪声。     

基于谱插值和奇异值差分谱的滚动轴承静电监测信号去噪方法

采用静电传感器进行滚动轴承故障监测实验研究.针对滚动轴承静电监测中各种强噪声、故障特征难以提取的问题,提出了基于谱插值和奇异值差分谱的联合去噪方法.首先采用谱插值抑制工频干扰,然后将所得信号构造Hankel矩阵,求取奇异值差分谱并自动确定有用分量个数,最后重构信号.仿真和实验结果表明:仅采用奇异值差分谱或者小波去噪方法,无法从含有强工频干扰的信号中提取有用成分;所提出的方法相比较谱插值和小波去噪方法能够凸显早期故障特征频率.     

子波域自适应滤波方法

推导和给出了噪声能量阈值的理论计算公式,并提出了一种实时估计信号噪声方差的有效方法,从而构成形式完整和实用的自适应相关计算子波阈滤波算法。仿真计算和分析表明：给出的方法具有良好的自适应性能和显著的滤波效果,在有效去除噪声的同时,很好保留了信号的主要细节。     

基于方向可控金字塔的图像融合算法

为克服传统正交小波变换在进行图像融合时存在的不足,提出了一种基于方向可控金字塔的图像融合算法。首先对待融合图像进行方向可控金字塔分解,对分解后的低频分量采用平均和选择相结合的方法进行融合,对各方向的高频分量则使用像素绝对值选大的规则进行融合,最后对融合后的低频分量和高频分量进行方向可控金字塔重构得到融合图像。仿真试验表明算法能够得到质量较高的融合图像,同时,熵、平均梯度和空间频率等客观评价指标也较平均法和基于小波变换的图像融合算法有所提高,是一种有效的图像融合算法。